Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search
Journal : Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering

Application of the K-Nearest Neighbor Method for Hypertension Disease Classification Diqti, Fadillah Fauziah; Khaidar, Al; Fikry, Muhammad; Asrianda, Asrianda
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 5, No 4 (2025): Desember (On Progress)
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v5i4.8517

Abstract

Hipertensi merupakan salah satu penyakit tidak menular dengan prevalensi tinggi dan sering disebut sebagai silent killer karena sering tidak menunjukkan gejala. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit hipertensi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Data yang digunakan berjumlah 478 data pasien RSUD H. Sahudin dengan delapan atribut, yaitu usia, tekanan darah sistolik, tekanan darah diastolik, asam urat, kadar glukosa, kolesterol, berat badan, dan tinggi badan. Data dibagi menjadi 70% data latih dan 30% data uji. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode KNN dengan nilai K = 5 menghasilkan tingkat akurasi sebesar 81,25%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma KNN efektif digunakan dalam proses klasifikasi penyakit hipertensi dan dapat membantu pengambilan keputusan di bidang kesehatan. 
Development of a Forward Chaining-Based Expert System for Web-Based Initial Screening of Mental Health Disorders Munadila, Aura; Asrianda, Asrianda; Fikry, Muhammad
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 5, No 4 (2025): Desember (On Progress)
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v5i4.8521

Abstract

Kesehatan mental merupakan aspek penting dalam kesejahteraan individu yang memengaruhi kemampuan berpikir, mengelola stres, berinteraksi sosial, serta mengambil keputusan secara efektif. Peningkatan prevalensi gangguan kesehatan mental menuntut adanya solusi berbasis teknologi yang mampu membantu proses skrining dan diagnosis awal secara cepat dan mudah diakses. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis web menggunakan metode Forward Chaining sebagai mekanisme inferensi dalam melakukan skrining awal gangguan kesehatan mental. Sistem yang dikembangkan mampu mengidentifikasi lima jenis gangguan kesehatan mental, yaitu gangguan kecemasan, serangan panik, Post Traumatic Stress Disorder (PTSD), skizofrenia, dan Obsessive Compulsive Disorder (OCD), berdasarkan 32 gejala yang diperoleh melalui studi literatur dan konsultasi dengan pakar psikologi. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode black-box testing, white-box testing, dan test with known cases. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi sebesar 82,14% pada pengujian black-box, serta akurasi 100% pada pengujian white-box dan test with known cases. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Forward Chaining efektif diterapkan pada sistem pakar berbasis web sebagai alat bantu skrining awal gangguan kesehatan mental.
The Correlation Of Factors Causing Divorce In Households Using The Apriori Data Mining Algorithm Amalia, Iklasni; Fikry, Muhammad; Asrianda, Asrianda; Khaidar, Al
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 5, No 4 (2025): Desember (On Progress)
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v5i4.8518

Abstract

Mahkamah Syari’ah merupakan lembaga di bawah Mahkamah Agung yang mempunyai misi melayani masyarakat dalam urusan rumah tangga dan kesejahteraan hukum, termasuk perkara perceraian. Aceh Tengah merupakan salah satu kabupaten dengan tingkat percerain yang sangat tinggi yang ada di Aceh dan terus menerus meningkat setiap tahun nya . Tujuan dari penelitian ini guna untuk salah satu cara dalam mencegah terjadinya perceraian yang ada di kabupaten Aceh Tengah, dengan melihat faktor-faktor yang menyebabkan terjadinya perceraian di Aceh Tengah serta korelasi antar faktor terserbut, faktor-faktor yang dicari dibentuk dengan sebuah hubungan yang di sebut Association Rules. Association Rules meruapakan  salah satu metode yang bertujuan untuk mencari pola yang yang sering muncul diantara banyak nya faktor dari beberapa item.  Association Rules ini akan digunakan dalam algoritma Apriori sehingga dapat digunakan untuk mencari korelasi faktor-faktor penyebab perceraian di Aceh Tengah. penelitian ini menggunakan data perceraian yang ada Mahakamah Syari’ah Aceh Tengah pada tahun 2021.Penelitian ini diharapkan akan menghasilkan temuan yang bermanfaat dalam memberikan kontribusi positif bagi masyarakat dalam mencegah terjadinya perceraian yang ada di Aceh Tengah, selain itu diharapkan dapat membuka wawasan baru mengenai pemanfaatan teknik pembelajaran mesin dalam bidang permasalahan perkara-perkara gugatan
Development of E-TGA System Using SDLC Waterfall Method at Politeknik Negeri Lhokseumawe Rahmatillah, Siska Yuna; Asrianda, Asrianda; Fikry, Muhammad
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 5, No 4 (2025): Desember (On Progress)
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v5i4.8516

Abstract

Pengelolaan Tugas Akhir di Politeknik Negeri Lhokseumawe masih menghadapi berbagai permasalahan, antara lain proses Administrasi yang belum terintegrasi, penggunaan dokumen fisik, keterbatasan monitoring, serta kesulitan dalam pencarian dan pengelolaan arsip Tugas Akhir. Kondisi tersebut berdampak pada rendahnya efisiensi, transparansi, dan kualitas layanan akademik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem E-TGA (Elektronik Tugas Akhir) berbasis web sebagai solusi digital dalam pengelolaan Tugas Akhir mahasiswa secara terintegrasi. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (RD) dengan pendekatan mixed methods, serta model pengembangan perangkat lunak Software Development Life Cycle (SDLC) menggunakan metode Waterfall. Sistem E-TGA dirancang untuk memfasilitasi penyerahan dokumen Tugas Akhir secara daring, verifikasi dan validasi dokumen oleh petugas perpustakaan, monitoring data oleh dosen pembimbing, serta penyimpanan repository dokumen Tugas Akhir secara digital. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode black box testing untuk memastikan seluruh fungsi berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem E-TGA mampu meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses pengelolaan Tugas Akhir, mengurangi ketergantungan pada dokumen fisik, mempercepat proses verifikasi, serta meningkatkan akurasi pencarian data melalui fitur pencarian berbasis query SQL dengan operator LIKE dan OR. Dengan demikian, sistem E-TGA dapat mendukung transformasi digital layanan akademik dan menjadi solusi pengelolaan Tugas Akhir yang berkelanjutan di Politeknik Negeri Lhokseumawe.
Implementation Of Single Moving Average In Gold Price Movement Analysis Muqarrabin, Khalis Al; Fikry, Muhammad; Asrianda, Asrianda; Khaidar, Al
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 5, No 4 (2025): Desember (On Progress)
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v5i4.8519

Abstract

Penelitian ini didasarkan pada pentingnya prediksi harga emas sebagai salah satu komoditas yang memiliki volatilitas tinggi. Permasalahan yang diangkat adalah ketidakpastian pergerakan harga emas yang memerlukan metode peramalan yang sederhana namun efektif. Tujuan dari penelitian ini untuk memberikan wawasan lebih dalam tentang bagaimana SMA dapat digunakan dalam analisis pergerakan harga emas dan membantu investor dalam membuat stategi investasi yang lebih baik. Penelitian ini menggunakan metode Single Moving Average (SMA) untuk menganalisis pergerakan harga emas, dengan SMA dihitung berdasarkan rata-rata harga penutupan emas selama 5 dan 10 hari. Akurasi prediksi dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Squared Error (MSE) yang membandingkan hasil perhitungan SMA dengan harga emas aktual untuk menilai efektivitas metode ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SMA cukup akurat dalam meramalkan tren harga emas jangka pendek, meskipun terdapat sedikit keterlambatan dalam respons terhadap perubahan harga yang mendadak. Metode SMA dapat menjadi alat peramalan yang sederhana dan efektif untuk tren harga emas, terutama untuk periode jangka pendek.
Public Sentiment Analysis on the November 2025 Flood Disaster in Aceh Using Natural Language Processing and Lexicon-Based Approach Erwanda, Ade Putra; Khaidar, Al; Asrianda, Asrianda; Fikry, Muhammad; Khaldun, Ibnu
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 5, No 4 (2025): Desember (On Progress)
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v5i4.8481

Abstract

Bencana banjir yang melanda Provinsi Aceh pada November 2025 merupakan salah satu bencana hidrometeorologi besar yang berdampak luas terhadap kehidupan masyarakat. Banjir terjadi di 16 kabupaten/kota dan mengakibatkan hampir 120 ribu jiwa terdampak, puluhan ribu warga mengungsi, serta kerusakan signifikan pada permukiman dan infrastruktur. Peristiwa ini memicu respons publik yang masif di media sosial, khususnya Instagram. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen respons masyarakat terhadap bencana tersebut menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP) berbasis lexicon. Data diperoleh melalui proses data crawling terhadap 2.790 komentar Instagram, yang selanjutnya diproses melalui tahapan text cleaning, case folding, tokenization, stopword removal, dan stemming. Hasil analisis menunjukkan dominasi sentimen positif sebesar 62,51%, diikuti sentimen netral 24,98% dan negatif 12,51%. Temuan ini menunjukkan adanya apresiasi, harapan, serta kritik masyarakat terhadap penanganan bencana, dan dapat menjadi bahan evaluasi bagi pemangku kebijakan dalam meningkatkan strategi penanganan dan komunikasi bencana berbasis data.
Implementation of Double Exponential Smoothing to Forecast the Number of Outpatient Visits at Arun Hospital Sembiring, Vivi Dista Br; Fikry, Muhammad; Asrianda, Asrianda
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 5, No 4 (2025): Desember (On Progress)
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v5i4.8497

Abstract

Seiring peningkatan kesadaran masyarakat mengenai kesehatan bisa meningkatkan angka kunjungan di rumah sakit. Pasien yang berkunjung sangat bervariasi serta tidak bisa diprediksi tentu mengakibatkan rencana yang dibangun tidak efektif. Hal ini harus diantisipasi dengan memperkirakan atau memprediksi jumlah pasien yang berkunjung. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dibangun sistem perkiraan jumlah kunjungan pasien rawat jalan dengan metode Double Exponential Smoothing. Penelitian ini dilakukan pada Rumah Sakit Arun serta data yang diambil dari 11 poliklinik yang ada pada rumah sakit dari Januari tahun 2020 hingga Desember 2023. Hasil dari penelitian ini ialah perkiraan pada poliklinik hemodialisis sebanyak 9 orang, poliklinik bedah 34 orang, poliklinik gigi dan mulut 6 orang, poliklinik jiwa 24 orang, poliklinik kesehatan anak 28 orang, poliklinik mata 24 orang, poliklinik obgyn ibu hamil 6 orang, poliklinik orthopedi 13 orang, poliklinik paru 34 orang, poliklinik penyakit dalam 39 orang, dan terakhir poliklinik syaraf 46 orang. Dengan hasil perhitungan rata-rata persentase error pada poliklinik hemodialisis selama setahun yaitu 0,90%.